AI
이미 있는 기능을 AI가 또 만들지 않도록 하기 — 지식 그래프 도입기
두줄요약
흩어진 도메인 지식으로 AI가 중복 구현하는 문제를 지식 그래프로 줄인 도입 사례를 소개했습니다. 원본 참조·수집 파이프라인·수동 시드를 결합해 구현 전 검증 루프를 만들었습니다.
문제 상황
- 코드·이슈·위키·메신저에 흩어진 도메인 지식으로 AI 에이전트의 기존 API 중복 구현과 정책 오판
- 문서 추가만으로는 원본 변경 뒤 낡은 사본과 진실 후보 증가
구조와 흐름
- Neo4j 기반 그래프에 개념·규칙·결정·코드 엔티티와 관계를 저장하고 sourceRef로 원본 연결
- AST 정적 분석·주기 수집으로 코드와 문서를 적재하고, MCP 질의 도구를 개발자·AI 에이전트·채팅 인터페이스에 공통 제공
- 구현 전 관계·규칙·기존 API를 조회하고, 오류·빈틈 발견 시 검증 후 노드 upsert
선택 이유
- 영향 코드, 정책 근거, 구현 결정처럼 관계와 경로를 따라야 답할 수 있는 개발 질문 대응
- 사람의 수동 문서 갱신 대신 수집 파이프라인으로 신선도 관리
- 코드가 표현하지 못하는 도메인 의미와 혼동 주의 규칙을 사람이 정의한 시드로 보완
주의할 점
- 위키·메신저의 빈 페이지, 첨부 중심 문서, 잡담은 구조 필터·신뢰도 점수·담당자 검수로 제외
- LLM 자동 관계 추출의 그럴듯하지만 틀린 연결 위험으로 핵심 규칙은 수동 시드부터 시작
- 비개발자 확장 시 답변의 매끄러움보다 원본 근거와 최신성 공개 우선
